Python获取脚本所在目录的正确方法
1.以前的方法
如果是要获得程序运行的当前目录所在位置,那么可以使用os模块的os.getcwd()函数。
如果是要获得当前执行的脚本的所在目录位置,那么需要使用sys模块的sys.path[0]变量或者sys.argv[0]来获得。实际上sys.path是Python会去寻找模块的搜索路径列表,sys.path[0]和sys.argv[0]是一回事因为Python会自动把sys.argv[0]加入sys.path。
具体来说,如果你在C:\test目录下执行python getpath\getpath.py,那么os.getcwd()会输出“C:\test”,sys.path[0]会输出“C:\test\getpath”。
更特别地,如果你用py2exe模块把Python脚本编译为可执行文件,那么sys.path[0]的输出还会变化:
如果把依赖库用默认的方式打包为zip文件,那么sys.path[0]会输出“C:\test\getpath\libarary.zip”;
如果在setup.py里面指定zipfile=None参数,依赖库就会被打包到exe文件里面,那么sys.path[0]会输出“C:\test\getpath\getpath.exe”。
2.正确的方法
但以上这些其实都不是脚本文件所在目录的位置。
比如C:\test目录下还有一个名为sub的目录;C:\test目录下有getpath.py,sub目录下有 sub_path.py,getpath.py调用sub_path.py;我们在C:\test下执行getpath.py。如果我们在 sub_path.py里面使用sys.path[0],那么其实得到的是getpath.py所在的目录路径“C:\test”,因为Python虚拟 机是从getpath.py开始执行的。如果想得到sub_path.py的路径,那么得这样:
os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]
其中__file__虽然是所在.py文件的完整路径,但是这个变量有时候返回相对路径,有时候返回绝对路径,因此 还要用os.path.realpath()函数来处理一下。也即在这个例子里,os.path.realpath(__file__)输出是 “C:\test\sub\sub_path.py”,而os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0]输 出才是“C:\test\sub”。
3.实例说明
总之,举例来讲,os.getcwd()、sys.path[0] (sys.argv[0])和__file__的区别是这样的:
假设目录结构是:
代码如下:
C:test
[dir] getpath
[file] path.py
[dir] sub
[file] sub_path.py
然后我们在C:\test下面执行python getpath/path.py,这时sub_path.py里面与各种用法对应的值其实是:
os.getcwd() “C:\test”,取的是起始执行目录
sys.path[0]或sys.argv[0] “C:\test\getpath”,取的是被初始执行的脚本的所在目录
os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0] “C:\test\getpath\sub”,取的是__file__所在文件sub_path.py的所在目录

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PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

Dans VS Code, vous pouvez exécuter le programme dans le terminal via les étapes suivantes: Préparez le code et ouvrez le terminal intégré pour vous assurer que le répertoire de code est cohérent avec le répertoire de travail du terminal. Sélectionnez la commande Run en fonction du langage de programmation (tel que Python de Python your_file_name.py) pour vérifier s'il s'exécute avec succès et résoudre les erreurs. Utilisez le débogueur pour améliorer l'efficacité du débogage.

VS Code peut être utilisé pour écrire Python et fournit de nombreuses fonctionnalités qui en font un outil idéal pour développer des applications Python. Il permet aux utilisateurs de: installer des extensions Python pour obtenir des fonctions telles que la réalisation du code, la mise en évidence de la syntaxe et le débogage. Utilisez le débogueur pour suivre le code étape par étape, trouver et corriger les erreurs. Intégrez Git pour le contrôle de version. Utilisez des outils de mise en forme de code pour maintenir la cohérence du code. Utilisez l'outil de liaison pour repérer les problèmes potentiels à l'avance.

VS Code est disponible sur Mac. Il a des extensions puissantes, l'intégration GIT, le terminal et le débogueur, et offre également une multitude d'options de configuration. Cependant, pour des projets particulièrement importants ou un développement hautement professionnel, le code vs peut avoir des performances ou des limitations fonctionnelles.

La clé de l'exécution du cahier Jupyter dans VS Code est de s'assurer que l'environnement Python est correctement configuré, de comprendre que l'ordre d'exécution du code est cohérent avec l'ordre cellulaire et d'être conscient des fichiers volumineux ou des bibliothèques externes qui peuvent affecter les performances. Les fonctions d'achèvement et de débogage du code fournies par VS Code peuvent considérablement améliorer l'efficacité du codage et réduire les erreurs.
